Die Zielgruppe zu kennen und zu verstehen, gewinnt immer mehr an Bedeutung, denn nur durch ein klares Verständnis der Zielgruppe ist es möglich diese bestmöglich zu erreichen. Deshalb muss man nicht nur wissen wie alt sie ist, was sie beruflich macht oder wo sie wohnt. Viele Informationen ergeben ein klares Gesamtbild. Dieses Wissen erlangen wir durch Studien, Umfragen und Forschungen. Diese Ergebnisse fließen in diverse Datenstämme, die mittlerweile riesig sind. Doch wo genau kommen diese Daten her und wofür nutzen wir sie letztendlich?
Um mit unseren Kampagnen die unterschiedlichsten relevanten Zielgruppen im Raum reichweitenstark und ohne Streuverlust erreichen zu können, greifen wir auf ein breit angelegtes Datenportfolio zurück.
Soziodemografische und -ökonomische Informationen, beispielsweise zu Alter und Kaufkraft der Bevölkerung sowie zur Haushaltsstruktur oder Haustyp, liegen uns ebenso vor wie Informationen zur Arbeitslosenquote, dem Migrationshintergrund oder etwa dem Anteil der Werbeverweigerer. Auch Lebenswelt-Modelle wie die Sinus-Milieus können wir räumlich differenzieren.
Ein Großteil der Produktzielgruppen der meisten Kunden sieht heute allerdings komplexer aus und ist nicht allein mit einem Merkmal zu beschreiben, wie etwa „mode-affine Frauen im Alter von 25-49, die häufig shoppen gehen“ (siehe Karte). Die Markt-Media-Studie best4planning wird in vielen Media-Agenturen für eben solche Zielgruppen herangezogen, da die Stichprobe von rund 30.000 Befragten zu einer Fülle von Themen Auskunft gibt. Neben der Demografie des Befragten lassen sich unzählige weitere Merkmale zu den Bereichen Mediennutzung, Konsumgewohnheiten, Marke-Preis-Beachtung, Affinitäten und vielem mehr auswerten. Unser Datenanbieter hat ein Modell entwickelt, das mithilfe statistischer Algorithmen jene bundesdeutschen Haushalte ausweisen kann, die ein bestimmtes Zielgruppen-Profil erfüllen. So können wir – eine ausreichende Fallzahl vorausgesetzt – nahezu jede erdenkliche Zielgruppe ansteuern. Das geschieht je nach Fragestellung auf sehr kleinräumiger Ebene. Die meisten Plakatkampagnen, bei denen wir innerhalb von Gemeinden nach Zielgruppen aussteuern, werden auf Ebene der PLZ8-Gebiete geplant, die im Mittel rund 500 Haushalte umfassen. Wenn wir uns die Bevölkerungsstruktur kleiner Filialumfelder von zehn Gehminuten ansehen, nutzen wir jedoch beispielsweise den Baublock oder sogar den Straßenabschnitt als kleinste Einheit.
Jost von Brandis nutzt seit 2017 Mobilitätsdaten des Unternehmens Senozon. Ein computergestütztes Simulationsmodell berechnet Verkehrsströme für alle bundesdeutschen Straßen und Haltestellen. Unzählige Standortdaten sind in diesem Modell enthalten; sie sind Start- und Zielpunkt von Mobilität – Wohnhäuser, Arbeitsstätten, Einkaufs- und Freizeitgelegenheiten sowie vieles mehr. Außerdem gehen Erkenntnisse über das Mobilitätsverhalten der deutschen Bevölkerung in das Modell ein. Auf Straßenabschnittsebene können so Pkw-Frequenzen und Passantenpotenziale ausgewiesen werden; für ÖPNV-Haltestellen kennen wir die Zahl der Ein-, Aus- und Umstiege.
Besonders interessant ist die Differenzierung nach Zielgruppen – auch aus der best4planning. Wenn wir eine Produktzielgruppe unterwegs erreichen wollen, – nehmen wir wieder unsere „mode-affinen Frauen im Alter von 25-49, die häufig shoppen gehen“ – filtern wir diese in der best4planning heraus und lassen von Senozon die Frequenzen für genau diese Zielgruppe berechnen. So können wir etwa diejenigen Bahnhöfe in den Fokus unserer Kampagne nehmen, an denen im Verhältnis zu allen Passanten besonders viele Zielgruppen-Personen ein-, aus- oder umsteigen. Und das geht sogar nach 24 Einzelstunden des Tages. So ist es beispielsweise möglich, die besten Zeitschienen für den Pendler-, Einkaufs- oder Shoppingverkehr zu ermitteln oder Passantenfrequenzen an Ladengeschäften zu vergleichen.
Durch eine Kooperation der Senozon mit der Telekom-Tochter Motionlogic werden zukünftig auch anonyme Bewegungsdaten aus dem Mobilfunknetz in diese Berechnungen eingehen und das Modell in vielfacher Hinsicht veredeln. So können auch Frequenzen für besondere Großereignisse wie das Oktoberfest in München oder den Hamburger Hafengeburtstag ausgewiesen werden – Informationen, die sich allein modellhaft nicht nachvollziehen lassen.
Autor: CW
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